許多人都已清楚地看到，區(qū)塊鏈技術將進入主流市場，區(qū)塊鏈資產(chǎn)和加密貨幣可能顛覆很多行業(yè)，但仍有一些因素阻礙了主流采用，如以下幾個因素：

1.波動性：高度投機的市場和極端的價格變化；

2.監(jiān)管：包括灰色地帶和尚未說明的政府立場的不確定性，這使企業(yè)難以建立合法和可信的解決方案；

3.可擴展性：區(qū)塊鏈技術達到全球效率，以便與中心化解決方案競爭的能力存在不確定性；

4.用戶體驗：擁有和使用加密貨幣對大多數(shù)人來說是費勁的，使用區(qū)塊鏈服務也是有挑戰(zhàn)性的。

其中，解決波動性上的問題是最難的，那么采取什么辦法能解決這些問題呢？

1. 為什么會產(chǎn)生穩(wěn)定幣？

由于加密貨幣受到巨大波動的影響，它們充當交換媒介和賬戶單位是不太理想的。 事實上，如果數(shù)字貨幣的價值在第二天大幅下降，那么任何商家都無法接受數(shù)字貨幣，因為人們對它可能值多少錢或將值多少錢沒有共識。只有在降低波動性的情況下，更廣泛的人群才可能接受加密資產(chǎn)。

而產(chǎn)生波動性的原因有很多，不斷改變的公眾看法、新興市場、靜態(tài)貨幣政策和不受監(jiān)管的市場。為了解決波動性的難題，穩(wěn)定幣應運而生。

穩(wěn)定幣是一種針對一個目標價格維持穩(wěn)定價值的加密資產(chǎn)。它的設計用于任何去中心化的應用，其需要低的波動閾值才能在區(qū)塊鏈上生存下來。

那么在哪些應用領域需要來降低波動性呢？匯款、支付工資和租金或任何其他經(jīng)常性付款，貸款和預測市場、貿(mào)易與財富管理，通過用法幣來表現(xiàn)波動，實現(xiàn)更容易的可見性和采用實現(xiàn)套利機會。存儲價值，用于長期對沖，例如，礦工來支付經(jīng)常性費用以確保穩(wěn)定的收入。

換句話說 ，任何想要從區(qū)塊鏈技術的優(yōu)勢中受益而不失去由法定貨幣提供的保證的人都需要穩(wěn)定幣。

2. 穩(wěn)定幣有哪些類型？

穩(wěn)定幣可以分為三種主要類型，即由法幣為抵押的穩(wěn)定幣、以加密貨幣作為抵押的穩(wěn)定幣、無低押的穩(wěn)定幣。

1、由法幣為抵押的穩(wěn)定幣。最典型的案例便是 Tether 公司發(fā)行的 USDT，中文名稱為泰達幣。每一個發(fā)行流通的 Tether 都與美元一比一掛鉤，相對應的美元總量存儲在香港 Tether 有限公司，在以美元為計量單位時，抵押品的價值不存在任何波動風險。

這種穩(wěn)定幣的局限性在于中心化、不透明、無存儲資金或者贖回通證的擔保和抵押品成本。例如，市場對 USDT 透明度和缺乏監(jiān)管的質疑聲從未停止：美元儲備是否足額？是否發(fā)行空氣貨幣造成泡沫等等。面對質疑，Tether 公司始終聲稱自己擁有足額的準備金，但至今也沒有公開自己的準備金賬戶審計數(shù)據(jù)。

2、以加密貨幣作為抵押的穩(wěn)定幣。在這個模式中，支持穩(wěn)定貨幣的抵押品本身就是一個去中心化的加密資產(chǎn)。這種方法允許用戶通過鎖定超過穩(wěn)定貨幣總額的抵押品，來創(chuàng)建穩(wěn)定貨幣。

穩(wěn)定貨幣的抵押品通常是一種不穩(wěn)定的加密資產(chǎn)，如 ETH，如果這項資產(chǎn)的價值下降太快，那么穩(wěn)定貨幣就沒有足夠價值的抵押品。因此，使用該模式的大多數(shù)項目都要求穩(wěn)定貨幣有超額的抵押品，以防止價格劇烈波動。它的局限在于抵押物波動，對黑天鵝事件幾乎沒有抵抗力，需要有超額的抵押品。

3、無低押的穩(wěn)定幣：鑄幣稅股份/去中心化銀行/算法穩(wěn)定機制。作為（部分）去中心化的銀行并采用彈性供應機制。通常涉及一些擔保倉位，算法規(guī)則和復雜的穩(wěn)定機制。它是通過算法擴展和收縮價格來穩(wěn)定貨幣的供應，就像央行對法幣所做的那樣。

在該模型中，一些穩(wěn)定幣的通證完成了初始分配后，與美元等資產(chǎn)直接掛鉤。隨著對穩(wěn)定幣總需求的增加或減少，幣量供應會自動發(fā)生變化。它的局限性在于穩(wěn)定性通常是由中心化機制維護的，貨幣政策仍很復雜，不清晰，未獲證明，激勵措施可能不足。

3. 小結

穩(wěn)定幣被稱作加密貨幣的“圣杯”，它能大幅降低進入加密市場的門檻，許多不同的項目都采用各種方式發(fā)行穩(wěn)定幣或正在開發(fā)之中，但截至目前，尚無明確的最佳實踐。

來自傳統(tǒng)世界的其他解決方案，如保險或金融產(chǎn)品，可能提供其它路徑。更具體地說，對于穩(wěn)定幣來說，衍生產(chǎn)品是加密貨幣對沖解決方案清單中的最大競爭對手。沒有哪個模型是完美的，只有時間才會告訴哪種方法能夠成功。